上肢康复机器人GA-RBF神经网络控制

论文摘要

上肢康复机器人是近几年来迅速发展的一门新兴技术,是机器人技术在医学领域的新应用,利用康复机器人对患者进行康复训练可以提高偏瘫康复训练的针对性及科学性,能为患者制定更好的康复方案,进一步提高康复的效率。然而,康复机器人本身是一个具有很强的非线性、强耦合的系统,并且患者本身的痉挛带来扰动的情况,为了实现对机器人期望轨迹的高精度跟踪,我们设计一种控制算法,解决上肢康复机器人系统中存在的这些问题就很有研究价值。本文首先在坐标变换理论的基础上,利用D-H法分别对上肢康复机器人进行了运动学分析,得到了上肢康复机器人的正逆运动学方程。通过对上肢康复机器人机械结构特点及运动特性进行分析,将机器人简化为一个空间三自由度机械手,利用拉格朗日方程法求解了三个关节的广义驱动力矩的表达式,为康复机器人的实时控制和动态仿真等复杂问题的研究奠定了理论基础。在运动学和动力学模型基础上,针对研究对象的控制特点,选择RBF神经网络作为上肢康复机器人控制算法,对其收敛条件进行了分析,并设计控制器用于上肢康复机器人系统,结合MATLAB/Simulink的仿真功能在系统中进行仿真验证,通过与传统PID控制效果进行比较,验证控制方法的有效性。神经网络参数对网络函数逼近能力的影响很大,加之对参数的选取需先验知识的提供,所以导致仿真结果仍存在一定程度的偏差。于是我们对网络参数进行优化,对神经网络参数进行遗传算法（GA）的改进,结合MATLAB/Simulink的仿真功能在系统中进行仿真验证,仿真结果证明了GA-RBF神经网络控制对上肢康复机器人系统稳定性改善的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 课题研究的目的和意义
• 1.3 上肢康复机器人及其康复训练控制方式的发展
• 1.4 本文主要内容
• 第2章 上肢康复机器人系统组成
• 2.1 上肢康复机器人机械结构
• 2.1.1 上肢康复机器人各关节角度及杆件尺寸
• 2.1.2 上肢康复机器人机械结构
• 2.2 上肢康复机器人驱动系统
• 2.3 上肢康复机器人传感器及信号采集系统
• 2.4 本章小结
• 第3章 上肢康复机器人运动学与动力学分析
• 3.1 上肢康复机器人运动学分析
• 3.1.1 刚体位姿表示和齐次变换
• 3.1.2 机器人运动学的D-H表示法
• 3.1.3 正运动学分析
• 3.1.4 逆运动学分析
• 3.2 上肢康复机器人动力学分析
• 3.2.1 上肢康复机器人动力学研究方法
• 3.2.2 上肢康复机器人动力学模型建立
• 3.2.3 拉格朗日方程法建立动力学方程
• 3.2.4 上肢康复机器人动力学方程
• 3.3 本章小结
• 第4章 上肢康复机器人RBF神经网络控制
• 4.1 神经网络
• 4.1.1 神经网络研究的概述
• 4.1.2 神经网络主要特点
• 4.1.3 神经网络的结构和学习方式
• 4.2 RBF神经网络
• 4.2.1 RBF神经网络概述
• 4.2.2 RBF神经网络特点
• 4.2.3 RBF神经网络原理
• 4.3 上肢康复机器人神经网络控制
• 4.3.1 上肢康复机器人神经网络控制分析
• 4.3.2 上肢康复机器人神经网络控制仿真
• 4.4 本章小结
• 第5章 上肢康复机器人GA-RBF神经网络控制
• 5.1 遗传算法概述
• 5.1.1 遗传算法的产生和发展
• 5.1.2 遗传算法的生物遗传学基础
• 5.2 遗传算法的结构和基本原理
• 5.2.1 遗传算法的结构
• 5.2.2 选择、交叉和突然变异的方法
• 5.3 上肢康复机器人GA-RBF神经网络控制
• 5.3.1 上肢康复机器人GA-RBF神经网络控制分析
• 5.3.2 上肢康复机器人GA-RBF神经网络控制仿真
• 5.3.3 仿真结果分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢